18 Νοεμβρίου 2017

Τέσσερις λόγοι για να αναλύσεις τη συμπεριφορά του καταναλωτή

Έρευνες δείχνουν συνεχώς πως ο λόγος που προωθείται η αναλυτική σκέψη, με σκοπό τη πρόβλεψη (predictive analytics), είναι για να κατανοηθεί καλύτερα η καταναλωτική συμπεριφορά. Μάλιστα, τμήματα μάρκετινγκ και πωλήσεων είναι συχνά τα πρώτα που αρχίζουν να χρησιμοποιούν προχωρημένες αναλύσεις. Αυτά τα τμήματα δεν θέλουν απλά να καταλάβουν καλύτερα την συμπεριφορά του καταναλωτή. Αλλά θέλουν να προκαλέσουν, να διατηρήσουν και να ενδυναμώσουν δεσμούς με τους καταναλωτές.


Παρουσιάζουμε τους τέσσερις βασικότερους λόγους για να αναλύσεις την συμπεριφορά του καταναλωτή:

 

Να αποκτήσεις γνώση: Ένας από τους βασικότερους λόγους που οι επιχειρήσεις αναλύουν δεδομένα. Αυτό ίσως σημαίνει πως θα ομαδοποιήσεις τη πελατειακή σου βάση, συχνά χρησιμοποιώντας ανάλυση κατά συστάδες, μια τεχνική που χωρίζει παρατηρήσεις σε δύο ή περισσότερες ομάδες. Πέρα όμως από την ανάλυση δομημένων δεδομένων οι επιχειρήσεις πλέον αναλύσουν μη δομημένα δεδομένα. Για παράδειγμα, η ανάλυση των κοινωνικών δικτύων δίνει γνώση για τις γνώμες και συμπεριφορές των πελατών. Χρησιμοποιούν ιδιαίτερα text analytics για να διαπιστώσουν τι λένε οι πελάτες τους και τι προοπτικές έχει το προιόν τους σε πιθανούς ή υπάρχοντας πελάτες. Έρευνες δείχνουν αυξημένη ζήτηση σε τέτοιες τεχνολογίες.

 

Προσέλκυσε και προσέγγισε: Αν έχει αποκτήσει τέτοιες γνώσεις μέσω της ανάλυσης που περιγράψαμε μπορείς να στοχεύσεις πελάτες καθώς έχεις καλύτερη γνώση για το τι τους αρέσει. Για παράδειγμα, όταν μια επιχείρηση θέλει να προωθήσει ένα προιόν, μπορεί να γνωρίζει πλέον σε ποιους πελάτες να κάνει τη σωστή προσφορά. Έχοντας αναλύσει τη συμπεριφορά τους, τις προηγούμενες αγορές, το προφίλ τους κλπ, οι επιχειρήσεις υπολογίζουν την πιθανότητα της μελλοντικής συμπεριφοράς του πελάτη.

 

Κάνε τον πελάτη να «μείνει»: Είναι μια δραστηριότητα κλειδί στο μάρκετινγκ, ειδικά όταν μιλάμε για πολύ «κερδοφόρους» πελάτες, όπου η αναλυτική μπορεί να βοηθήσει πάρα πολύ. Υπάρχουν πολλές τεχνικές για τη πρόβλεψη ενός γεγονότος με δύο δυνατά αποτελέσματα (π.χ. να φύγει ή να μείνει ένα πελάτης) όπως τα δέντρα απόφασης, η λογιστική παλινδρόμηση και άλλα πολλά. Χρησιμοποιώντας προηγούμενα δεδομένα για τους πελάτες (από δημογραφικά μέχρι προηγούμενες αγορές ή συναίσθημα) οι αλγόριθμοι αυτοί χτίζουν κανόνες απόφασης για να περιγράψουν τις σχέσεις ανάμεσα στα στοιχεία αυτά και το αποτέλεσμα. Έτσι, αυτοί οι κανόνες βοηθούν να διαπιστωθεί αν ένας νέος πελάτης θα φύγει ή θα μείνει. Με αυτό τον τρόπο λαμβάνονται οι ανάλογες ενέργειες για να παραμείνει ο πελάτης που ενδέχεται να φύγει!

 

Ενδυνάμωση δεσμών με τους πελάτες: Συνεχής στόχος των επιχειρήσεων να ενδυναμώσουν τους δεσμούς με τους υπάρχοντες πελάτες ενώ προσελκύουν νέους. Ειδικά μοντέλα βοηθούν τις επιχειρήσεις να καταλάβουν την μελλοντική «αξία» των πελατών. Τεχνικές όπως η market basket analysis βοηθούν στη στρατηγική των email marketing και μηχανών παραγωγής προτεινομένων για τον πελάτη.

 

Φυσικά αυτά είναι μόνο η επιφάνεια και κάποια παραδείγματα από τις πολλές εφαρμογές που έχουν οι τεχνικές της ανάλυσης δεδομένων σε διάφορες καταστάσεις. Αξίζει λοιπόν κανείς να χρησιμοποιήσει τα δεδομένα για να βελτιώσει τις αποφάσεις που παίρνει!